It can be said that the teaching and learning of mathematical problem solving has been greatly influenced by G. Polya. His heuristics shows down the explicit process of mathematical problem solving in detail. In contrast, Polanyi highlights the implicit dimension of the process. Polanyi's theory can play complementary role with Polya's theory. This study outlined the epistemology of Polanyi and his theory of problem solving. Regarding the knowledge and knowing as a work of the whole mind, Polanyi emphasizes devotion and absorption to the problem at work together with the intelligence and feeling. And the role of teachers are essential in a sense that students can learn implicit knowledge from them. However, our high school students do not seem to take enough time and effort to the problem solving. Nor do they request school teachers' help. According to Polanyi, this attitude can cause a serious problem in teaching and learning of mathematical problem solving.
Jae, Seol A;Ahn, Kun No;Kim, Ji Young;Seo, Je Hoon;Kim, Hyong Kyu;Goo, Yong Sook
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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v.17
no.3
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pp.229-235
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2013
Among several animal models of retinitis pigmentosa (RP), the more recently developed rd10 mouse with later onset and slower rate of retinal degeneration than rd1 mouse is a more suitable model for testing therapeutic modalities. We therefore investigated the time course of retinal degeneration in rd10 mice before adopting this model in our interventional studies. Electroretinogram (ERG) recordings were carried out in postnatal weeks (PW) 3~5 rd10 (n=23) and wild-type (wt) mice (n=26). We compared the amplitude and implicit time of the b-wave of ERG records from wt and rd10 mice. Our results showed that b-wave amplitudes in rd10 mice were significantly lower and the implicit time of b-waves in rd10 mice were also significantly slower than that in wt mice ($20{\sim}160{\mu}V$ vs. $350{\sim}480{\mu}V$; 55~75 ms vs. 100~150 ms: p<0.001) through PW3 to PW5. The most drastic changes in ERG amplitudes and latencies were observed during PW3 to PW4. In multichannel recording of rd10 retina in PW2 to PW4.5, we found no significant difference in mean spike frequency, but the frequency of power spectral peak of local field potential at PW3 and PW3.5 is significantly different among other age groups (p<0.05). Histologic examination of rd10 retinae showed significant decrease in thickness of the outer nuclear layer at PW3. TUNEL positive cells were most frequently observed at PW3. From these data, we confirm that in the rd10 mouse, the most precipitous retinal degeneration occurs between PW3~PW4 and that photoreceptor degeneration is complete by PW5.
This study aims to rethink the meaning of graphicacy, discuss the possible criteria to evaluate the level of graphicacy, and show how the graphicacy differs through different grades. First, it finds that as school grades advance, implicit information processing abilities, and conceptual information processing abilities were more required comparing to explicit information processing abilities, when interpreting graphic data. Secondly, the percentage of items which examinee showed a proficient level, decreased as school grades advanced. Thirdly, the graphicacy level of sixth graders was the status of being able to derive explicit information from pictorial maps and read implicit information in simple contour map or line graphs. Ninth graders were able to infer causal relationship between geographic phenomenons by utilizing graphic materials. Tenth graders could read graphic materials by utilizing simple knowledge and experience.
In the massive online fashion market, it is not easy for consumers to find the fashion style they want by keyword search for their preferred style. It can be resolved into consumer needs based fashion recommendation. Most of the existing online shopping sites have collected cumtomer's preference style using the online quastionnair. In this paper, we propose a simple but effective novel model that resolve the traditional method in fashion profiling for consumer's preference style and needs using implicit profiling method. In addition, we proposed a learning model that reflects the characteristics of the images itself through the deep learning-based intelligent preferred fashion model learned from the collected data. We show that the proposed model gave meaningful results through the qualitative evaluation.
Point-of-Interest(POI) recommendation systems suggest the most interesting POIs to users considering the current location and time. With the rapid development of smartphones, internet-of-things, and location-based social networks, it has become feasible to accumulate huge amounts of user POI visits. Therefore, instant recommendation of interesting POIs at a given time is being widely recognized as important. To increase the performance of POI recommendation systems, several studies extracting users' POI sequential preference from POI check-in data, which is intended for implicit feedback, have been suggested. However, when constructing a model utilizing sequential preference, the model encounters possibility of data distortion because of a low number of observed check-ins which is attributed to intensified data sparsity. This paper suggests refinement of temporal intervals based on data confidence. When building a POI recommendation system using temporal intervals to model the POI sequential preference of users, our methodology reduces potential data distortion in the dataset and thus increases the performance of the recommendation system. We verify our model's effectiveness through the evaluation with the Foursquare and Gowalla dataset.
Recommender systems provide users with the most favorable items by analyzing explicit or implicit feedback of users on items. Recently, as the size of deep-learning-based models employed in recommender systems has increased, many studies have focused on reducing inference time while maintaining high recommendation accuracy. As one of them, a study on recommender systems with a knowledge distillation (KD) technique is actively conducted. By KD, a small-sized model (i.e., student) is trained through knowledge extracted from a large-sized model (i.e., teacher), and then the trained student is used as a recommendation model. Existing studies on KD for recommender systems have been mainly performed only for implicit feedback settings. Thus, in this paper, we try to investigate the performance and accuracy when applied to explicit feedback settings. To this end, we leveraged a total of five state-of-the-art KD methods and three real-world datasets for recommender systems.
The purpose of this study is to construct a quantitative evaluation method that can analyze the policy effectiveness with the construction of a implicit composite index incorporating spatial econometrics models. In order to propose a methodological framework for the program evaluation, this study conducts an empirical analysis with the application of the Comprehensive Rural Village Development Project (CRVDP) which explicitly claims to achieve comprehensive goal of community development. The present study pays particular attention to quantifying the composite evaluation index and drawing net effect through the application of a series of spatial econometrics models. The spatial unit of the analysis is drawn at Eup-Myeon level in rural areas in Korea, and the time horizon is in between 2005 and 2010. We utilize the Korean Agricultural Census data in 2005 and 2010. Three steps of methodological processes are needed to satisfy the objective of the present study. First, we apply factor analysis to construct the composite index that represents comprehensive settlement environment in rural area. The index should be matched with the main objective of the CRVDP. Second, we apply the derived index to a series of spatial econometrics model as dependent variable. Lastly, utilizing the estimated coefficients of the econometrics models, we apply decomposition technique to estimate CRVDP's net effect from both cross-sectional and longitudinal perspectives. We find that the results of the decomposition analysis by the execution of the CRVDP are positively associated with the explicit object of the project.
Although consumer needs for better products force manufactures to put emphasis on design, often development of a product has been done without the formal phase to consider human needs. In order to identify the implicit needs of customers and the areas of potential demand on a product, several analysis scheme such as QFD(quality function deployment) has been developed. For this, first of all, the methods for evaluating consumers satisfaction about their needs must be determined. However there were only few systematic methods on shoe design. In this paper we developed an innovative framework for human satisfaction evaluation of shoes. As a result, we uncovered 29 dominant human satisfaction dimensions for customer-oriented quality evaluation of a comfortable shoes. Here, 29 satisfaction dimensions were identified as the dimensions that represent the human sensitivity and psychological feeling on comfortable shoes. This study helped the designers and developers clarify the conceptual and abstract aspect of the design evaluation by proposing a more systematic and process-oriented method.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.15
no.5
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pp.11-24
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2011
A real-time hybrid test of a 3 story-3 bay reinforced concrete frame which is divided into numerical and physical substructure models under uniaxial earthquake excitation was run using a fixed iteration implicit HHT time integration method. The first story inner non-ductile column was selected as the physical substructure model, and uniaxial earthquake excitation was applied to the numerical model until the specimen failed due to severe damage. A finite-element analysis program, Mercury, was newly developed and optimized for a real-time hybrid test. The drift ratio based on the top horizontal displacement of the physical substructure model was compared with the result of a numerical simulation by OpenSees and the result of a shaking table test. The experiment in this paper is one of the most complex real-time hybrid tests, and the description of the hardware, algorithm and models is presented in detail. If there is an improvement in the numerical model, the evaluation of the tangent stiffness matrix of the physical substructure model in the finite element analysis program and better software to reduce the computational time of the element state determination for the force-based beam-column element, then the comparison with the results of the real-time hybrid test and the shaking table test deserves to make a recommendation. In addition, for the goal of a "Numerical simulation of the complex structures under dynamic loading", the real time hybrid test has enough merit as an alternative to dynamic experiments of large and complex structures.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.275-282
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2007
In this study, a fluid-structure interaction (FSI) analysis system has been developed in order to evaluate the turbine cascade performance with blade structural deformation effect. Relative movement of the rotor with respect to stator is reflected by modeling independent two computational domains. To consider the deformed position of rotor airfoil, dynamic moving grid method is applied. Reynolds-averaged Navier-Stokes equations with one equation Spalart-Allmaras and two-equation SST $k-{\varepsilon}$ turbulence models are solved to predict unsteady fluid dynamic loads. A fully implicit time marching scheme based on the Newmark direct integration method with high artificial damping is used to compute the fluid-structure interaction problem. Cascade performance evaluations for different elastic axis positions are presented and compared each other. It is importantly shown that the predicted aerodynamic performance considering structural deformation effect of blade can show some deviations compared to the data generally computed from rigid blade configurations and the position of elastic axis also tend to give sensitive effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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